<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>Policy Optimization on TechLLM</title><link>https://techllm.github.io/tags/policy-optimization/</link><description>Recent content in Policy Optimization on TechLLM</description><generator>Hugo</generator><language>ko</language><lastBuildDate>Sat, 10 Oct 2026 07:33:10 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://techllm.github.io/tags/policy-optimization/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>에이전트가 실제 작업 중 겪은 실패와 회복 사례를 모아, 외부의 안전 규칙과 모델의 판단 습관을 함께 고치는 방법이다.</title><link>https://techllm.github.io/posts/safeevolve-harness-policy-co-evolution-from-agent-experience-for-safet/</link><pubDate>Sat, 10 Oct 2026 07:33:10 +0900</pubDate><guid>https://techllm.github.io/posts/safeevolve-harness-policy-co-evolution-from-agent-experience-for-safet/</guid><description>LLM 에이전트의 안전성을 위해 외부 하네스(안전 프롬프트·계층형 스킬 뱅크)와 내부 정책(모델 파라미터)을 함께 진화시키는 경험 주도형 공진화 프레임워크를 제안한다. 완료된 on-policy 궤적에서 추출한 안전 신호를 bounded·versioned 하네스 업데이트와 2단계 SFT-RL 정책 최적화에 번갈아 투입한다.</description></item></channel></rss>